更有效的方法来检查pandas数据帧中相邻行的值，以便进行股票回溯测试

Question

我有一个很大的财务数据框架。我想在股票价格高于上滚动平均值至少有X天，低于滚动平均值至少X天时，我想创建一个“买入”信号。我做了一个简单的实现，检查库存是否至少在2天前和之后2天以上。我想知道： （1） 有一种方法可以使它更通用，这样我就可以实现X天的天数，而不需要放入一堆if语句 （2） 有一种更有效的方法来编写下面的代码。在

data2只是dataframe 高于上限的数据2.当股票高于上滚动平均值时为真，当股票低于上滚动平均值时为假。在

upperlist = data2[data2.AboveUpper == True].AboveUpper.index

for i, val in enumerate(upperlist):
    if data2.iloc[val+1]['AboveUpper'] == True:
        continue
    if data2.iloc[val+1]['AboveUpper'] == False:
        if data2.iloc[val+2]['AboveUpper'] == False:
            data2.ix[val+2, 'buy'] = True
        if data2.iloc[val+2]['AboveUpper'] == False:
            continue 

Answer 1

如果data2.AboveUpper是{}，当股票高于上滚动平均值时，则

pd.rolling_sum( data2.AboveUpper, window=X ) >= X

是True当股票至少连续X天高于上滚动平均值时；所以你只需要：

^{pr2}$

例如：

>>> ts = pd.Series( [True, True, False, False, True, True, True, False, True ] )
>>> pd.rolling_sum( ts, window=2 ) >= 2
0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
5     True
6     True
7    False
8    False
dtype: bool